Practical Machine Learning

Johns Hopkins University via Coursera

Aperçu

Embarquez dans un voyage au cœur de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique avec le cours pratique proposé par l'Université Johns Hopkins, disponible sur Coursera. Ce cours démystifie les composants de base impliqués dans la construction et l'application de fonctions de prédiction, ciblant à la fois les futurs data scientists et les analystes de données. Les participants acquerront des connaissances fondamentales sur des concepts essentiels tels que les ensembles d'entraînement et de test, les pièges du surajustement et la compréhension des taux d'erreur.

Le programme s'étend à une variété de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des modèles et algorithmiques, incluant mais non limité à la régression, les arbres de classification, le Naïf Bayes, et les forêts aléatoires. Au-delà de la théorie, le cours met l'accent sur l'application pratique, guidant les apprenants à travers tout le processus de construction de fonctions de prédiction. De la collecte de données et la création de caractéristiques aux algorithmes et à l'évaluation, ce cours assure une compréhension complète de la matière. Plongez dans les royaumes de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique avec ce cours rigoureux mais accessible, classé dans les catégories de cours d'Intelligence Artificielle et de cours d'Apprentissage Automatique.